機器視覺系統(tǒng)中的圖像增強算法主要包括以下幾種：
1. 反差擴展：通過對圖像壓縮和拉伸亮度區(qū)間，將圖像的亮度值擴展到0-255區(qū)間，加大地物之間的差異。反差擴展的種類較多，包括線性擴展、分段線性擴展、對數(shù)擴展（擴展暗區(qū)）、指數(shù)擴展（擴展亮區(qū)）、正弦擴展（擴展中區(qū)）、正切擴展（擴展前后兩區(qū)）等。
2. 彩色增強：包括密度分割、彩色合成、彩色融合。密度分割是將黑白影像按亮度劃分為有限層，分別給每層賦予一種顏色；彩色合成是將任意三個影像進(jìn)行RGB變換所得的彩色影像；彩色融合是同源或異源不同波段，不同分辨率的影像進(jìn)行合成，使圖像更具有可視性。
3. 直方圖均衡化：一種間接對比度增強方法，通過使用累積函數(shù)對灰度值進(jìn)行“調(diào)整”以實現(xiàn)對比度的增強。其原理是將圖像的灰度直方圖從比較集中的某個灰度區(qū)間變成在全部灰度范圍內(nèi)的均勻分布，從而增強圖像的對比度。
4. 灰度世界算法：以灰度世界假設(shè)為基礎(chǔ)，假設(shè)認(rèn)為對于一幅有著大量色彩變化的圖像，R，G，B三個分量的平均值趨于同一灰度值Gray。通過這一假設(shè)，可以從圖像中消除環(huán)境光的影響，獲得原始場景圖像。
5. Gamma變換：一種常用于圖像增強的非線性變換，能夠調(diào)節(jié)圖像的亮度和對比度。通過對圖像的像素值進(jìn)行冪次變換，可以放大暗部或亮部的細(xì)節(jié)，使得圖像的亮度更接近人眼的視覺特性。
6. 邊緣增強：通過對圖像的邊緣部分進(jìn)行強化，使得圖像中的物體輪廓更加清晰。常見的邊緣增強算法包括Sobel、Laplacian和Canny算子等。
還有主成分分析、比值運算、Laplace變換、Retinex算法以及基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強等方法也在機器視覺系統(tǒng)中得到應(yīng)用。這些方法通過調(diào)整圖像的亮度、對比度、清晰度、顏色等特征，使圖像更適合人眼觀察或計算機處理。
